随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。

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Melody-Note 灵感稍纵即逝，本项目的目标是能够记录下一段小调，以音频形式输入，读取识别其曲调，并制成谱子，最终以钢琴弹奏的形式输出，依此将一些日常生活中的小灵感保存起来，以便日后回忆甚至再创作。 项目实现使用 python3.7 , django, lilypond，midi。 python manage.py runserver 0.0.0.0:8080 运行 django 项目后打开 点击“打开录音”按钮，获得录音权限； 点击“录制”按钮，开始录音，“停止”按钮停止录音； 点击“生成音乐”，需要稍等一下哦，可在后台查看是否转换完毕； 点击“播放”按钮即可听到钢琴曲； 有关保存文件请查看 work 文件夹下的 说明.txt。